成长性视角下中国中小上市公司负债与绩效关系的深度剖析

成长性视角下中国中小上市公司负债与绩效关系的深度剖析一、引言1.1研究背景在我国经济体系中，中小上市公司占据着极为重要的地位，是推动经济发展、促进创新、增加就业的关键力量。近年来，我国中小上市公司数量持续增长，截至[具体年份]，中小板和创业板上市公司总数已达[X]家，在资本市场中愈发活跃。它们在促进经济增长方面作用显著，以中小企业板为例，众多中小上市公司通过技术创新、产品升级，开拓新的市场领域，有力地推动了行业发展，进而为宏观经济增长提供了强劲动力。同时，中小上市公司还是吸纳就业的重要渠道，由于其数量众多、分布广泛，能够创造大量的就业岗位，涵盖了从生产制造到信息技术服务等多个领域，有效缓解了社会就业压力，对维护社会稳定和经济繁荣意义重大。此外，中小上市公司凭借其灵活性和创新性，在创新驱动发展战略中发挥着独特作用，成为新技术、新商业模式的试验田和创新成果的重要发源地。对于企业而言，筹资是关乎生存与发展的核心要素。负债作为企业融资的关键方式之一，对公司绩效有着多方面的影响。从理论层面来看，适度负债能够利用财务杠杆效应，提高股东权益回报率，在公司投资回报率高于债务利率时，通过负债融资可放大利润，增加股东收益；债务契约中的还款约束还能促使管理者提升经营效率，优化资源配置，避免过度投资和在职消费等代理问题，从而提升公司绩效。然而，过度负债也会带来诸多风险，偿债压力可能导致企业资金链紧张，增加财务困境成本，甚至面临破产风险，过高的负债还可能使企业经营决策受到债权人的过多干预，影响企业的自主性和灵活性，进而对公司绩效产生负面影响。在现实中，不同行业、不同规模的企业，其负债水平与公司绩效之间的关系呈现出多样化的特征，因此，深入研究负债与公司绩效的关系具有重要的理论和实践意义。进一步而言，企业成长性作为反映企业未来发展潜力和增长态势的关键指标，对负债与公司绩效的关系有着重要的调节作用。处于高成长性阶段的企业，通常具有较多的投资机会和发展空间，此时适度增加负债，能够为企业提供更多的资金支持，助力企业抓住发展机遇，扩大生产规模、拓展市场份额、加大研发投入，从而提升公司绩效。然而，如果高成长性企业过度负债，可能会因资金成本过高、偿债压力过大而陷入财务困境，阻碍企业的发展，对公司绩效产生负面影响。对于低成长性企业，负债的作用则可能更多地体现在维持企业运营和稳定方面，过高的负债可能成为企业的负担，因为低成长性企业缺乏足够的投资机会和盈利增长点，难以通过负债经营实现效益的提升，反而可能因偿债压力导致资金周转困难，影响公司绩效。因此，在不同成长性条件下，深入探究负债与公司绩效的关系，有助于企业根据自身的成长阶段和发展特点，合理制定负债融资策略，实现企业价值的最大化。1.2研究目的与意义1.2.1研究目的本研究旨在深入剖析不同成长性条件下，中国中小上市公司负债与公司绩效之间的具体关系。通过收集和分析大量中小上市公司的数据，运用科学的研究方法和统计模型，精准识别负债水平、负债结构（如短期负债与长期负债的比例、不同债务类型的构成等）对公司绩效（涵盖盈利能力、运营效率、市场价值等多维度指标）的影响方向和程度。具体而言，将探究在高成长性情境下，中小上市公司如何通过合理的负债融资实现绩效的提升，确定最优的负债规模和结构；分析低成长性企业面临的负债困境，以及如何调整负债策略以避免绩效下滑。此外，还将考察不同行业、地区的中小上市公司在负债与绩效关系上的差异，为企业制定个性化的融资和发展策略提供坚实的依据，助力中小上市公司在复杂多变的市场环境中实现可持续发展。1.2.2理论意义从理论层面来看，本研究具有重要的学术价值，能够进一步丰富资本结构理论在中小上市公司领域的研究。过往关于资本结构与公司绩效关系的研究，多集中于大型上市公司或一般性企业样本，对中小上市公司这一独特群体的针对性研究相对不足。中小上市公司在规模、发展阶段、融资渠道等方面与大型企业存在显著差异，其资本结构决策和绩效表现具有自身特点。本研究深入探讨不同成长性下中小上市公司的负债与绩效关系，有助于揭示这一特定群体资本结构决策的内在规律，弥补现有资本结构理论在中小上市公司研究方面的不足，为资本结构理论的发展提供新的视角和实证依据。同时，本研究还将完善公司绩效影响因素理论体系。公司绩效受到多种内外部因素的综合作用，负债作为企业重要的融资方式和财务决策变量，对公司绩效有着关键影响。通过对不同成长性中小上市公司的深入研究，能够更全面地认识负债在不同企业发展情境下对公司绩效的影响机制，明确负债与其他影响因素（如企业战略、市场竞争、行业特征等）之间的交互作用，进一步丰富和细化公司绩效影响因素理论，为企业绩效研究提供更为系统和全面的理论框架。1.2.3实践意义在实践中，本研究成果具有广泛的应用价值，能够为中小上市公司的融资决策提供科学指导。对于高成长性的中小上市公司，明确负债与绩效的正向关系以及合理的负债区间，有助于企业积极利用财务杠杆，拓宽融资渠道，加大投资力度，把握发展机遇，实现快速扩张和绩效提升；对于低成长性企业，了解过度负债的风险和负面影响，能够促使企业优化负债结构，降低债务成本，避免陷入财务困境，提升经营稳定性和绩效水平。本研究还能帮助投资者更准确地评估中小上市公司的投资价值和风险。投资者在进行投资决策时，需要全面了解企业的财务状况和发展前景。通过本研究揭示的负债与公司绩效关系，投资者可以更深入地分析中小上市公司的负债合理性和潜在风险，结合企业的成长性，更准确地预测企业未来的绩效表现，从而做出更明智的投资决策，提高投资收益，降低投资风险。本研究还能为政策制定者提供有价值的参考。政府和相关部门可以根据研究结果，制定更具针对性的扶持政策和监管措施，引导中小上市公司合理融资，优化资本结构，促进中小上市公司的健康发展，推动我国资本市场的完善和经济的稳定增长。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法文献研究法：全面搜集国内外关于负债与公司绩效、企业成长性等相关的学术文献、研究报告、统计数据等资料。通过对这些文献的梳理和分析，深入了解该领域的研究现状、已有研究成果和研究方法，明确研究的切入点和创新点，为本研究提供坚实的理论基础和研究思路。例如，通过对国内外经典资本结构理论文献的研读，掌握MM理论、权衡理论、代理理论等在负债与公司绩效关系研究中的应用，以及这些理论在不同企业样本中的验证情况，为后续的实证研究和分析提供理论依据。实证研究法：选取中国中小上市公司作为研究样本，收集其财务报表数据、市场交易数据等相关信息，构建包含负债水平、负债结构、公司绩效以及成长性等变量的数据库。运用统计分析软件，如SPSS、STATA等，对数据进行描述性统计分析，了解样本数据的基本特征和分布情况；通过相关性分析，初步判断各变量之间的关系方向和强度；采用多元线性回归分析等方法，建立回归模型，深入探究不同成长性条件下，负债与公司绩效之间的具体关系，确定负债水平、负债结构对公司绩效的影响系数和显著性水平，检验研究假设，为研究结论提供量化的实证支持。案例分析法：选取具有代表性的中小上市公司作为案例研究对象，深入分析其负债融资策略、资本结构变化以及公司绩效表现。通过对案例公司的详细剖析，结合行业背景和市场环境，探讨其在不同成长性阶段如何通过合理的负债经营实现绩效提升，或者因负债不合理导致绩效下滑的原因和教训。例如，选择一家高成长性的科技型中小上市公司，分析其在快速扩张阶段如何通过适度的银行贷款和债券融资，支持研发投入和市场拓展，实现业绩的快速增长；同时，选取一家低成长性的传统制造业中小上市公司，研究其在产能过剩、市场竞争激烈的情况下，过高的负债如何加重企业负担，导致经营困境和绩效下降，从具体案例中总结出具有普遍性和指导性的经验和启示。1.3.2创新点基于成长性细分的研究视角：以往关于负债与公司绩效关系的研究，多从整体层面进行分析，对企业成长性这一关键因素的细分研究相对不足。本研究将企业成长性作为重要的调节变量，深入探讨不同成长性条件下中小上市公司负债与公司绩效的关系，突破了传统研究的局限性，为该领域的研究提供了新的视角。通过对高成长性和低成长性企业的分别研究，能够更精准地揭示负债在不同成长情境下对公司绩效的作用机制，为企业根据自身成长性制定差异化的负债融资策略提供更具针对性的理论指导。多维度综合分析：在研究负债与公司绩效关系时，不仅考虑负债水平（如资产负债率）这一单一指标，还从负债结构（包括短期负债与长期负债的比例、债务类型结构等）、公司绩效的多维度指标（涵盖盈利能力、运营效率、市场价值等多个方面）以及企业成长性的多维度衡量（如主营业务收入增长率、净利润增长率、托宾Q值等）进行综合分析。这种多维度的研究方法能够更全面、深入地揭示负债与公司绩效之间复杂的关系，避免了单一维度研究的片面性，使研究结果更具科学性和可靠性。针对性的策略建议：基于不同成长性下负债与公司绩效关系的研究结论，结合中小上市公司的特点和实际需求，提出具有高度针对性和可操作性的负债融资策略建议。对于高成长性企业，明确其合理的负债区间和结构优化方向，指导企业充分利用财务杠杆实现快速发展；对于低成长性企业，提供降低债务风险、改善绩效的具体措施和方法，帮助企业摆脱困境，提升经营效益。这些策略建议能够直接应用于中小上市公司的财务管理实践，为企业的决策提供切实可行的参考，具有较高的实践价值。二、理论基础与文献综述2.1相关概念界定2.1.1中小上市公司中小上市公司是指在证券市场上市的，规模相对较小、处于成长发展阶段的企业。在中国，其范围界定主要依据相关证券市场规则和监管要求。以深圳证券交易所中小板为例，最初中小板上市公司的流通盘一般在1亿以下，这体现了其股本规模相对较小的特点，与主板大型企业形成鲜明对比。这些企业通常具有较好的成长性和较高的科技含量，不少中小上市公司专注于新兴产业领域，如信息技术、生物医药、高端装备制造等，通过持续的技术创新和产品升级，在市场中逐步发展壮大。它们在持续经营方面也有一定要求，一般需持续经营3年以上，以确保企业具有相对稳定的经营基础和发展潜力。中小上市公司还具有一些显著特征。在市场适应性方面，由于规模较小，它们对市场变化的反应更为敏捷，能够快速调整经营策略以适应市场需求的变化。例如，在面对新兴消费趋势时，中小上市公司能够迅速推出符合市场需求的新产品或服务，抢占市场先机。在创新能力上，它们往往更具创新活力，为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，会积极投入研发，寻求技术突破和商业模式创新，成为推动行业技术进步和创新发展的重要力量。但与此同时，中小上市公司也面临着诸多挑战，如融资渠道相对狭窄，相较于大型企业，它们在获取银行贷款、发行债券等方面难度更大，融资成本也更高；抗风险能力较弱，在市场波动、经济下行等不利环境下，更容易受到冲击，面临经营困境。2.1.2负债负债是指企业过去的交易或者事项形成的、预期会导致经济利益流出企业的现时义务。这一概念明确了负债的形成来源是企业以往的交易或事项，如购买原材料形成的应付账款、向银行借入资金产生的借款等。其本质特征是未来需要企业付出经济资源来清偿债务，导致经济利益流出。从类型上看，负债可分为短期负债和长期负债。短期负债是指还款期限在一年以内的债务，主要用于满足企业日常经营活动的资金周转需求，常见形式包括短期贷款、应付账款、应付票据等。以短期贷款为例，企业可能因季节性生产需求，在旺季来临前向银行申请短期贷款，用于采购原材料、支付员工工资等，以维持生产经营的正常运转。长期负债则是还款期限超过一年的债务，通常用于企业的长期投资和发展，如购置固定资产、进行大型项目建设等，主要形式有长期贷款、应付债券、长期应付款等。例如，企业为了扩大生产规模，新建厂房、购置先进设备，可能会通过发行长期债券的方式筹集资金，以满足长期投资的资金需求。不同类型的负债在企业的资金运作和财务结构中发挥着不同的作用，对企业的经营和发展产生着各异的影响。2.1.3公司绩效公司绩效是衡量企业经营成果和发展状况的重要指标，它反映了企业在一定时期内利用各种资源实现经营目标的程度。衡量公司绩效的指标丰富多样，其中ROE（净资产收益率）和ROA（总资产收益率）是较为常用的财务指标。ROE是净利润与平均股东权益的百分比，反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。例如，某公司在一年内实现净利润100万元，平均股东权益为1000万元，那么该公司的ROE为10%，这表明每100元股东权益能够创造10元的净利润，ROE越高，说明股东权益的收益水平越高，公司运用自有资本的效率也就越高。ROA是净利润与平均资产总额的比率，体现了企业运用全部资产获取利润的能力。假设某企业一年的净利润为200万元，平均资产总额为2000万元，则ROA为10%，意味着每100元资产能够产生10元的净利润，ROA越高，表明企业资产利用效果越好，盈利能力越强。除了ROE和ROA，还有其他指标可用于衡量公司绩效。净利润增长率反映了企业净利润的增长情况，体现企业的盈利增长趋势。若一家企业去年净利润为500万元，今年增长到600万元，净利润增长率为20%，说明企业盈利能力在增强，具有较好的发展态势。营业收入增长率衡量企业营业收入的增长速度，反映企业市场份额的扩大和业务的拓展情况。市场份额则体现了企业在行业中的竞争地位，较高的市场份额意味着企业在市场中具有更强的竞争力和影响力。这些指标从不同角度综合反映了公司绩效，为全面评估企业的经营状况和发展潜力提供了多维度的视角。2.2理论基础2.2.1MM理论MM理论由美国经济学家莫迪格利安尼（Modigliani）和默顿・米勒（Miller）于1958年在《资本成本、公司财务和投资管理》一书中提出，该理论在公司资本结构研究领域具有开创性意义，为后续相关理论的发展奠定了重要基础。最初的MM理论基于一系列严格假设，认为在完美市场条件下，即市场不存在税收、破产成本、信息不对称和交易成本，所有投资者能以相同利率借款，且企业投资决策独立于融资决策时，企业的资本结构与其价值无关。这意味着无论企业采用何种负债与股权的组合，其总价值始终保持不变。例如，假设有两家企业A和B，A企业完全通过股权融资，B企业则采用一定比例的负债和股权融资，但在完美市场假设下，两家企业的市场价值相等，因为企业的价值仅取决于其未来的盈利能力和投资决策，而非融资方式。这一观点挑战了传统观念中资本结构对企业价值有重要影响的认知，引发了学术界和实务界对企业融资决策的深入思考。此后，MM理论得到了进一步修正。考虑所得税因素后，修正的MM理论指出，负债经营将为公司带来税收节约效应。由于债务利息可以在税前扣除，降低了企业的应税所得，从而减少了企业的所得税支出。这种税盾效应使得负债企业的价值高于无负债企业，负债越多，税盾效应越明显，企业价值增加越多。当企业的负债达到100%时，理论上公司价值将达到最大。例如，某企业每年的息税前利润为1000万元，所得税税率为25%，若企业无负债，需缴纳所得税250万元；若企业有500万元负债，年利率为6%，每年利息支出30万元，应税所得降为970万元，所得税支出降为242.5万元，节约了7.5万元的所得税，企业价值相应增加。修正后的MM理论更贴近现实市场中存在税收的情况，为企业在融资决策中考虑税收因素提供了理论依据。2.2.2权衡理论权衡理论是在MM理论基础上发展而来的重要资本结构理论，它认为企业在选择资本结构时，需要在负债的税盾效应和破产成本之间进行谨慎权衡，以实现企业价值的最大化。负债的税盾效应是权衡理论的重要组成部分。如前所述，债务利息具有抵税作用，能够降低企业的实际税负，增加企业的现金流量，从而提高企业价值。假设企业的所得税税率为25%，每年支付债务利息100万元，这将使得企业的应税所得减少100万元，相应减少所得税支出25万元，这25万元就是税盾效应带来的收益。然而，随着企业负债水平的不断提高，破产成本也会逐渐增加。破产成本包括直接成本和间接成本，直接成本如破产清算过程中的法律费用、资产评估费用等；间接成本如企业因财务困境导致的客户流失、供应商中断合作、员工士气低落等，这些成本都会对企业的经营和价值产生负面影响。当企业的负债比例过高时，财务风险显著增大，一旦企业无法按时偿还债务，就可能面临破产风险，此时破产成本将超过税盾效应带来的收益，导致企业价值下降。因此，企业需要在两者之间寻找一个平衡点，确定最优的资本结构。在实际操作中，企业会综合考虑自身的经营状况、行业特点、市场环境等因素来权衡负债的利弊。例如，对于经营稳定、现金流充沛的企业，由于其破产风险相对较低，可以适当提高负债水平，以充分享受税盾效应；而对于经营风险较高、现金流不稳定的企业，则需要谨慎控制负债规模，避免过高的破产成本对企业价值造成损害。权衡理论为企业的资本结构决策提供了更具现实指导意义的框架，使企业能够在追求税盾收益的同时，有效控制风险，实现价值最大化。2.2.3代理理论代理理论主要关注企业内部不同利益主体之间的利益冲突，特别是股东与债权人、股东与管理层之间的矛盾在负债融资背景下的体现，以及这些冲突如何影响企业的经营决策和绩效。在股东与债权人的关系中，当企业进行负债融资后，由于股东和债权人对企业收益的索取权不同，可能产生利益冲突。股东追求的是企业价值最大化，倾向于投资高风险、高回报的项目，因为一旦项目成功，股东将获得大部分收益；而债权人更关注本金和利息的安全回收，希望企业采取稳健的投资策略。这种利益冲突可能导致股东的道德风险行为，如过度投资或资产替代。假设企业有一个投资项目，成功的概率较低但回报极高，失败的概率较高且可能导致企业破产。从股东角度看，即使项目失败，损失主要由债权人承担，而成功则能带来高额回报，因此股东可能会选择投资该项目；但从债权人角度，这一项目风险过高，可能导致其无法收回本金和利息。为了防范这种风险，债权人通常会在债务契约中设置各种限制条款，如限制企业的投资范围、规定最低的资产负债率等，这些条款虽然在一定程度上保护了债权人的利益，但也可能限制了企业的经营灵活性，增加了代理成本。股东与管理层之间也存在代理冲突。管理层作为企业的实际经营者，其目标可能与股东不一致。管理层可能更关注自身的职位安全、薪酬福利和在职消费等，而不是股东利益的最大化。当企业存在自由现金流量时，管理层可能会将资金用于一些对自身有利但对股东价值提升作用不大的项目，如过度扩张企业规模、进行不必要的并购等，从而产生过度投资行为。负债融资可以在一定程度上缓解这种代理冲突，因为债务的偿还压力会促使管理层更加谨慎地使用资金，提高经营效率，减少自由现金流量的浪费。但如果负债过高，企业面临较大的偿债压力，管理层可能会为了避免破产而采取一些短期行为，损害企业的长期发展利益。代理理论强调了在企业负债融资过程中，需要合理设计契约和激励机制，以协调不同利益主体之间的关系，降低代理成本，提高企业绩效。2.2.4信号传递理论信号传递理论认为，在资本市场中，企业内部管理者与外部投资者之间存在信息不对称。企业管理者对企业的真实经营状况和未来发展前景拥有更多的信息，而外部投资者只能通过企业披露的公开信息来评估企业价值。在这种情况下，企业可以通过负债融资向市场传递自身质量的信号。具体而言，高质量的企业往往更有信心承担债务，因为它们具有稳定的现金流和良好的盈利能力，能够按时偿还债务。因此，当企业选择较高的负债水平时，向市场传递了一个积极的信号，表明企业对自身未来的经营状况充满信心，有能力应对债务带来的风险。投资者接收到这一信号后，会认为该企业具有较高的价值，从而更愿意投资该企业，提高企业的市场价值。相反，低质量的企业由于担心无法承担债务风险，往往不敢轻易增加负债。如果低质量企业试图模仿高质量企业增加负债，可能会面临更大的财务困境，一旦无法按时偿债，将暴露其真实质量，导致市场对其评价降低。例如，一家科技企业在研发上取得了重大突破，预计未来产品市场前景广阔，现金流稳定，此时企业选择增加负债进行产能扩张和市场拓展，向市场传递了企业发展前景良好的信号，投资者会更看好该企业，推动其股价上升；而另一家经营不善的企业，若盲目增加负债，可能会因无法偿还债务而陷入财务危机，进一步降低市场对其的评价。信号传递理论解释了企业如何通过负债决策向市场传递有效信息，影响投资者的决策，进而影响企业的市场价值，为企业在融资决策中考虑信号传递效应提供了理论依据。2.3文献综述2.3.1国外研究现状国外学者对负债与公司绩效关系的研究起步较早，取得了丰富的成果。早期的研究主要集中在理论模型的构建和推导上，为后续的实证研究奠定了基础。随着金融市场的发展和数据可得性的提高，实证研究逐渐成为主流。在负债与公司绩效关系方面，Heinkel（1982）从信息不对称角度出发，通过对印尼上市企业进行面板数据回归分析，证明了负债的信号传递影响，发现企业进行债务融资能够传递企业的利好消息，企业价值与负债融资水平呈正相关关系。这一研究为负债的信号传递理论提供了实证支持，揭示了负债在资本市场中作为企业质量信号的重要作用。Harris与Ravi（1991）的研究则发现，企业的负债与企业的固定资产比例、企业的成长性、公司规模有正相关关系，从多个维度探讨了影响企业负债水平的因素，为进一步理解企业的融资决策提供了参考。然而，也有部分学者得出了不同的结论。Titman和Wessels（1988）以1972-1982年的469家从事制造业的企业为研究样本进行实证研究，证明了随着企业债务水平的降低，企业的获利能力随之提高，二者之间呈现负相关的关系，这一观点与传统的负债能提升公司绩效的观点相悖，引发了学术界对负债与公司绩效关系复杂性的深入思考。Mayer（1977）最早提出了债务期限结构与投资不足的问题，他将企业的未来投资机会视为一个一揽子增长期权计划，认为如果债务期限在增长期权到期之前结束，可减少“投资不足”行为的发生，为研究债务期限结构对企业投资行为的影响提供了新的视角。Jensen（1986）提出自由现金流量假说，认为当公司的自由现金流量充裕时，股东与管理层之间的矛盾更加突出，管理层可能将资金投资到高风险、收益不定、净现值为负的项目中，强调了负债在解决代理问题方面的作用以及过度负债可能带来的风险。在成长性与负债关系的研究上，Aivazian（2012）通过企业成长性对上市企业进行划分，得出高成长性下企业的长期债务融资与企业的投资选择、投资量、财务绩效显著负相关，低成长性企业二者之间的关系模型检验不显著的结论，揭示了企业成长性在负债与公司绩效关系中的重要调节作用。这表明不同成长性的企业在负债融资时面临着不同的情况，高成长性企业需要谨慎考虑长期债务融资对企业投资和绩效的影响。2.3.2国内研究现状国内对中小上市公司负债与绩效的研究随着中小板和创业板的发展逐渐增多。研究主要围绕负债水平、负债结构对公司绩效的影响展开，同时也关注了企业成长性在其中的作用。在负债与公司绩效关系的研究中，部分学者发现二者存在负相关关系。陈莉莉(2013)选择2007-2011年期间55家国内房地产上市公司进行实证研究，发现这些房地产样本上市公司的债务整体水平与财务绩效之间呈现负相关，表明在房地产行业，过高的债务水平可能会对企业财务绩效产生负面影响，增加企业的财务风险。闫荣(2017)对2011-2015年期间62家上市交通运输公司的研究也得出了类似结论，即债务整体水平与财务绩效之间呈现负相关，说明在交通运输行业，债务的增加可能会加重企业负担，降低企业绩效。也有学者得出正相关或区间变化的结论。宋晨欣(2019)对我国中小板上市公司进行抽样研究，发现这些上市公司的债务整体水平对其财务绩效有正面影响，这表明在中小板上市公司中，适度的负债可能有助于提升公司绩效，发挥财务杠杆的积极作用。耿成轩和刘晨曦(2011)则得出民营企业的资产负债率不高于80%的话，负债比重越大，财务绩效越低，呈现反比关系的结论，强调了负债水平对公司绩效影响的区间性，企业需要在合理的负债区间内进行融资决策。在成长性对负债与绩效关系的影响方面，国内研究相对较少，但也有一些学者进行了有益的探索。有研究指出，高成长性的中小上市公司具有更多的投资机会，合理的负债融资能够为企业提供资金支持，促进企业的发展，提升公司绩效；而低成长性企业由于缺乏投资机会，过度负债可能会增加企业的财务负担，对公司绩效产生负面影响。然而，这些研究在成长性的衡量指标、样本选择等方面存在差异，导致研究结论存在一定的分歧。2.3.3研究评述现有研究在负债与公司绩效关系以及成长性对其影响方面取得了丰硕的成果，但仍存在一些不足之处。在研究对象上，虽然对中小上市公司的关注逐渐增加，但整体研究仍相对较少，且部分研究未充分考虑中小上市公司与大型企业在规模、融资渠道、经营特点等方面的差异，研究结论的针对性和适用性有待提高。在研究内容上，对于负债与公司绩效关系的研究多集中在整体层面，对不同成长性条件下二者关系的深入研究相对不足。虽然已有学者认识到成长性在其中的调节作用，但在成长性的划分标准、不同成长性下负债对公司绩效影响机制的研究还不够细致和全面。此外，对于负债结构的研究多关注短期负债与长期负债的比例，对其他债务类型结构（如银行借款、商业信用等）以及债务期限结构与公司绩效关系的研究不够深入。在研究方法上，实证研究虽然占据主导地位，但部分研究在样本选择上存在局限性，样本数量较少、时间跨度较短，可能导致研究结果的可靠性和普遍性受到影响。一些研究在变量选取和模型设定上也存在一定的主观性，缺乏对多种影响因素的综合考虑。因此，未来研究可从不同成长性的角度深入探究中小上市公司负债与公司绩效的关系，进一步完善研究方法，丰富研究内容，为中小上市公司的融资决策和发展提供更具针对性和实用性的理论指导。三、中国中小上市公司成长性、负债及绩效现状分析3.1中小上市公司成长性现状3.1.1成长性评价指标选取为全面、准确地衡量中国中小上市公司的成长性，本研究选取了多个具有代表性的财务指标。营业收入增长率是反映企业市场拓展能力和业务增长速度的关键指标，它体现了企业在市场中的竞争力和发展活力。计算公式为：营业收入增长率=（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入×100%。若某中小上市公司去年营业收入为5亿元，今年增长到6亿元，则其营业收入增长率为（6-5）/5×100%=20%，较高的营业收入增长率表明企业的市场份额在不断扩大，业务处于快速增长阶段。净利润增长率直接反映了企业盈利能力的变化趋势，是衡量企业成长质量的重要指标。其计算公式为：净利润增长率=（本期净利润-上期净利润）/上期净利润×100%。例如，一家中小上市公司上年度净利润为5000万元，本年度净利润增长到6000万元，净利润增长率为（6000-5000）/5000×100%=20%，说明企业的盈利能力在增强，具有较好的成长性。总资产增长率衡量了企业资产规模的扩张速度，反映了企业通过资产投入实现增长的能力。计算公式为：总资产增长率=（本期总资产-上期总资产）/上期总资产×100%。假设某企业去年总资产为10亿元，今年增长到12亿元，总资产增长率为（12-10）/10×100%=20%，表明企业在不断扩大资产规模，可能通过购置固定资产、进行投资并购等方式来推动企业发展。托宾Q值是衡量企业市场价值与资产重置成本之比的指标，它综合反映了市场对企业未来成长机会的预期。当托宾Q值大于1时，表明市场认为企业的价值高于其资产的重置成本，企业具有较好的成长前景；当托宾Q值小于1时，说明市场对企业未来成长机会的预期较低。例如，某中小上市公司的市场价值为50亿元，资产重置成本为40亿元，则托宾Q值为50/40=1.25，说明市场对该企业的未来成长较为看好。3.1.2成长性数据分析本研究选取了[具体年份区间]在中小板和创业板上市的[X]家中小上市公司作为样本，对其成长性指标数据进行了统计分析。结果显示，样本中小上市公司营业收入增长率的平均值为[X]%，表明整体上中小上市公司在市场拓展方面具有一定的活力，部分企业通过产品创新、市场开拓等方式实现了业务的较快增长。然而，营业收入增长率的最大值达到了[X]%，而最小值仅为-[X]%，说明不同中小上市公司之间的市场拓展能力和业务增长速度存在较大差异。一些新兴行业的中小上市公司，如人工智能、生物医药等领域的企业，凭借其独特的技术优势和市场需求，实现了营业收入的高速增长；而部分传统行业的中小上市公司，由于市场竞争激烈、行业发展瓶颈等原因，营业收入出现了负增长。样本中小上市公司净利润增长率的平均值为[X]%，显示出整体盈利能力有所提升。但同样存在较大的个体差异，最大值为[X]%，最小值为-[X]%。这反映出在中小上市公司群体中，部分企业通过有效的成本控制、技术创新和市场策略调整，实现了盈利能力的大幅提升；而另一些企业可能由于经营不善、市场环境变化等因素，导致净利润出现大幅下滑。总资产增长率的平均值为[X]%，表明中小上市公司在资产规模扩张方面有一定的表现。最大值为[X]%，最小值为-[X]%，体现了不同企业在资产投入和扩张策略上的差异。一些处于快速发展阶段的中小上市公司，为了满足业务增长的需求，积极进行资产购置和投资，实现了资产规模的快速扩张；而部分企业可能由于资金紧张、发展战略保守等原因，资产规模增长缓慢甚至出现收缩。托宾Q值的平均值为[X]，表明市场对中小上市公司整体的未来成长机会预期较为乐观。但不同企业之间的托宾Q值也存在明显差异，最大值为[X]，最小值为[X]。这说明市场对不同中小上市公司的成长前景评估存在较大分歧，一些具有核心技术、创新能力和良好市场前景的企业，受到市场的高度认可，托宾Q值较高；而一些缺乏竞争力、经营业绩不佳的企业，市场对其未来成长预期较低，托宾Q值也相对较低。通过对不同行业的中小上市公司成长性指标进行进一步分析发现，信息技术行业的营业收入增长率和净利润增长率显著高于其他行业，分别达到了[X]%和[X]%，这得益于信息技术行业的快速发展和技术创新的推动，市场对信息技术产品和服务的需求持续增长，为该行业的中小上市公司提供了广阔的发展空间。而传统制造业的成长性指标相对较低，营业收入增长率和净利润增长率分别为[X]%和[X]%，这主要是由于传统制造业面临着市场竞争激烈、成本上升、产能过剩等问题，限制了企业的成长。地区差异方面，东部地区的中小上市公司成长性指标普遍优于中西部地区，东部地区的营业收入增长率、净利润增长率和总资产增长率分别为[X]%、[X]%和[X]%，而中西部地区相应指标分别为[X]%、[X]%和[X]%。这与东部地区优越的地理位置、完善的基础设施、丰富的人才资源和活跃的市场环境密切相关，这些因素为东部地区中小上市公司的发展提供了有力支持。3.2中小上市公司负债现状3.2.1负债规模分析为深入了解中国中小上市公司的负债规模，本研究对[具体年份区间]在中小板和创业板上市的[X]家中小上市公司进行了分析。数据显示，样本中小上市公司的负债规模整体呈现出增长的趋势。以资产负债率（负债总额/资产总额×100%）作为衡量负债规模的主要指标，在[起始年份]，样本公司的平均资产负债率为[X]%，到[结束年份]，平均资产负债率增长至[X]%，年复合增长率达到[X]%。这表明随着企业的发展，中小上市公司对负债融资的依赖程度有所增加。进一步分析不同行业的负债规模差异，发现制造业的中小上市公司平均资产负债率相对较高，在[结束年份]达到了[X]%。这主要是因为制造业企业在生产经营过程中，需要大量的资金用于购置固定资产、原材料采购等，而自身的资金积累往往难以满足这些需求，因此需要通过负债融资来补充资金缺口。例如，某汽车零部件制造企业，为了扩大生产规模，新建厂房、购置先进的生产设备，在自有资金不足的情况下，向银行申请了大量的长期贷款，导致资产负债率较高。相比之下，信息技术行业的中小上市公司平均资产负债率相对较低，在[结束年份]为[X]%。这是因为信息技术行业具有轻资产的特点，固定资产投资相对较少，主要资产集中在无形资产和人力资源上，企业的运营资金更多地依赖于股权融资和内部积累。此外，信息技术行业的企业通常具有较高的盈利能力和现金流稳定性，能够通过自身的经营活动满足部分资金需求，对负债融资的需求相对较小。例如，一家软件开发企业，凭借其自主研发的核心技术和优质的软件产品，在市场上获得了较高的市场份额和利润，企业通过留存收益和股权融资来支持业务发展，资产负债率较低。不同规模的中小上市公司负债规模也存在明显差异。大型中小上市公司（以资产规模排名前30%为标准）的平均资产负债率为[X]%，中型中小上市公司（资产规模排名中间40%）的平均资产负债率为[X]%，小型中小上市公司（资产规模排名后30%）的平均资产负债率为[X]%。这说明规模较大的中小上市公司在融资渠道和融资能力上具有一定优势，更容易获得银行贷款和债券融资等，能够承担更高的负债水平。而小型中小上市公司由于规模较小、抗风险能力较弱，金融机构对其信用评估相对较低，融资难度较大，负债规模也相对较小。3.2.2负债结构分析在负债结构方面，中国中小上市公司呈现出短期负债占比较高的特点。研究数据表明，样本中小上市公司的短期负债占总负债的平均比例达到了[X]%，而长期负债占比仅为[X]%。这一负债结构特点与中小上市公司的经营特点和融资环境密切相关。中小上市公司的经营活动具有较强的季节性和波动性，对流动资金的需求较为频繁，短期负债能够更好地满足其短期资金周转的需求。此外，短期负债的融资成本相对较低，手续相对简便，审批时间较短，对于急需资金的中小上市公司来说更具吸引力。例如，一家服装制造企业，在服装销售旺季来临前，需要大量资金采购原材料、支付工人工资等，通过向银行申请短期贷款，能够快速获得所需资金，满足生产经营的需要。从不同行业来看，批发零售业的短期负债占比最高，达到了[X]%。这是因为批发零售业的经营周期较短，资金周转速度快，企业需要频繁地进行采购和销售活动，对短期流动资金的需求巨大。以一家大型连锁超市为例，其日常经营需要大量的资金用于商品采购、店面租赁、员工薪酬等，这些资金需求通常通过短期负债来满足，如应付账款、短期银行贷款等。而电力、热力、燃气及水生产和供应业的长期负债占比相对较高，为[X]%。该行业属于资本密集型行业，投资规模大，建设周期长，需要大量的长期资金支持。例如，一家火力发电企业，建设一座大型发电厂需要投入数十亿甚至上百亿元的资金，且建设周期长达数年，这些资金主要通过长期贷款、发行长期债券等方式筹集，因此长期负债占比较高。进一步分析不同类型的负债，银行借款是中小上市公司负债的主要来源之一，占总负债的平均比例为[X]%。银行借款具有融资成本相对较低、稳定性较强的特点，对于中小上市公司来说是较为重要的融资渠道。然而，银行在发放贷款时，通常会对企业的信用状况、盈利能力、资产质量等进行严格审查，中小上市公司由于自身规模和财务状况的限制，获得银行贷款的难度相对较大。商业信用也是中小上市公司常用的融资方式，占总负债的比例为[X]%，主要形式包括应付账款、应付票据等。商业信用的获取相对较为容易，基于企业之间的商业交易产生，不需要额外的抵押担保，但商业信用的期限较短，通常在几个月以内，且信用额度相对有限。例如，一家零部件生产企业在向其下游的整机制造企业销售产品时，可能会给予一定的账期，形成应付账款，这部分应付账款就构成了零部件生产企业的商业信用负债。3.3中小上市公司绩效现状3.3.1绩效评价指标选取本研究选取了多个具有代表性的指标来综合评价中国中小上市公司的绩效，旨在从不同维度全面反映企业的经营成果和发展状况。ROE（净资产收益率）作为核心盈利能力指标之一，具有重要的分析价值。它是净利润与平均股东权益的百分比，公式为：ROE=净利润/平均股东权益×100%。这一指标直接反映了股东权益的收益水平，体现了公司运用自有资本的效率。例如，若某中小上市公司在一年内实现净利润500万元，平均股东权益为5000万元，那么其ROE为10%，意味着每100元股东权益能够创造10元的净利润，ROE越高，表明公司为股东创造价值的能力越强。ROA（总资产收益率）也是衡量企业盈利能力的关键指标，它是净利润与平均资产总额的比率，计算公式为：ROA=净利润/平均资产总额×100%。ROA综合考虑了企业全部资产的利用效率，反映了企业运用全部资产获取利润的能力。假设某企业一年的净利润为800万元，平均资产总额为8000万元，则ROA为10%，说明每100元资产能够产生10元的净利润，ROA越高，表明企业资产利用效果越好，盈利能力越强。托宾Q值从市场价值角度衡量公司绩效，它是企业市场价值与资产重置成本之比。当托宾Q值大于1时，表明市场对企业未来成长机会的预期较高，认为企业的价值高于其资产的重置成本，企业具有较好的成长前景和投资价值；当托宾Q值小于1时，说明市场对企业未来成长机会的预期较低。例如，某中小上市公司的市场价值为80亿元，资产重置成本为60亿元，则托宾Q值为80/60≈1.33，说明市场对该企业的未来成长较为看好。营业收入增长率和净利润增长率分别从业务增长和盈利增长的角度反映公司绩效。营业收入增长率计算公式为：营业收入增长率=（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入×100%，体现了企业市场份额的扩大和业务的拓展情况。净利润增长率的公式是：净利润增长率=（本期净利润-上期净利润）/上期净利润×100%，直接反映了企业盈利能力的变化趋势。这些指标相互补充，能够更全面、准确地评价中小上市公司的绩效。3.3.2绩效数据分析对[具体年份区间]在中小板和创业板上市的[X]家中小上市公司的绩效指标数据进行统计分析后，发现中小上市公司绩效呈现出一定的特征。样本中小上市公司ROE的平均值为[X]%，表明整体上中小上市公司运用自有资本获取收益的能力处于一定水平，但个体差异较为明显，最大值达到了[X]%，而最小值仅为-[X]%。一些业绩优秀的中小上市公司，通过技术创新、精细化管理等手段，实现了较高的ROE，为股东创造了丰厚的回报；而部分经营不善的企业，由于市场竞争激烈、管理不善等原因，导致ROE为负，股东权益受损。ROA的平均值为[X]%，反映出中小上市公司在资产利用效率和盈利能力方面存在一定的提升空间。最大值为[X]%，最小值为-[X]%，不同企业之间的资产利用效果和盈利能力差异较大。一些企业能够充分利用自身资产，实现高效运营，取得较高的ROA；而另一些企业则可能由于资产闲置、运营效率低下等问题，导致ROA较低。托宾Q值的平均值为[X]，说明市场对中小上市公司整体的未来成长机会和价值有一定的认可，但不同企业之间的托宾Q值差异显著，最大值为[X]，最小值为[X]。市场对那些具有核心竞争力、创新能力和良好发展前景的中小上市公司给予了较高的估值，托宾Q值较高；而对于一些缺乏竞争力、业绩不佳的企业，市场对其未来成长预期较低，托宾Q值也相对较低。营业收入增长率的平均值为[X]%，显示出中小上市公司在市场拓展方面具有一定的活力，但也存在较大的个体差异，最大值为[X]%，最小值为-[X]%。新兴行业的中小上市公司凭借其创新的产品和服务，能够快速拓展市场，实现营业收入的高速增长；而传统行业的部分中小上市公司，由于市场竞争激烈、行业发展瓶颈等原因，营业收入出现负增长。净利润增长率的平均值为[X]%，反映出整体盈利能力有所提升，但同样存在较大的个体差异，最大值为[X]%，最小值为-[X]%。一些企业通过有效的成本控制、技术创新和市场策略调整，实现了净利润的大幅增长；而另一些企业则可能由于经营成本上升、市场需求下降等因素，导致净利润下滑。从行业角度来看，不同行业的中小上市公司绩效存在显著差异。信息技术行业的ROE、ROA和托宾Q值均显著高于其他行业，分别达到了[X]%、[X]%和[X]。这主要得益于信息技术行业的快速发展和技术创新的推动，市场对信息技术产品和服务的需求持续增长，使得该行业的中小上市公司能够实现较高的盈利水平和市场估值。而传统制造业的绩效指标相对较低，ROE、ROA和托宾Q值分别为[X]%、[X]%和[X]，传统制造业面临着市场竞争激烈、成本上升、产能过剩等问题，限制了企业的盈利能力和市场价值。地区差异方面，东部地区的中小上市公司绩效指标普遍优于中西部地区。东部地区的ROE、ROA和托宾Q值分别为[X]%、[X]%和[X]，而中西部地区相应指标分别为[X]%、[X]%和[X]。东部地区优越的地理位置、完善的基础设施、丰富的人才资源和活跃的市场环境，为中小上市公司的发展提供了有力支持，使其在经营绩效上表现更为出色。四、不同成长性中小上市公司负债与公司绩效关系的实证研究4.1研究假设提出4.1.1成长性与负债关系假设根据信号传递理论和权衡理论，企业的成长性是其未来发展潜力的重要体现，会对负债水平产生显著影响。高成长性的中小上市公司通常具有广阔的市场前景和众多的投资机会，为了抓住这些发展机遇，实现规模扩张和业务拓展，它们需要大量的资金支持。而内部留存收益往往难以满足其快速发展的资金需求，因此更倾向于通过负债融资来获取外部资金。从信号传递角度看，高成长性企业增加负债向市场传递了其对未来发展充满信心的积极信号，表明企业预期能够通过投资项目获得足够的收益来偿还债务。例如，一家处于新兴行业的高成长性中小上市公司，如人工智能领域的企业，由于市场对其产品和技术的需求快速增长，企业计划扩大生产规模、加大研发投入，此时企业会积极寻求银行贷款、发行债券等负债融资方式，以满足资金需求。因此，提出假设H1：高成长性的中小上市公司倾向于选择更高的负债水平，低成长性的中小上市公司负债水平相对较低。4.1.2负债与公司绩效关系假设基于MM理论和权衡理论，负债对公司绩效的影响存在两面性。在适度负债的情况下，负债的税盾效应和财务杠杆效应能够提升公司绩效。债务利息的税盾作用可以降低企业的税负，增加企业的现金流；合理利用财务杠杆，在投资回报率高于债务利率时，能够放大股东收益，提高公司的净资产收益率。然而，当负债超过一定限度时，财务风险急剧增加，破产成本上升，可能导致公司绩效下降。过高的负债使得企业面临巨大的偿债压力，一旦经营不善或市场环境恶化，企业可能无法按时偿还债务，陷入财务困境，这不仅会增加企业的直接破产成本，如法律费用、清算费用等，还会导致企业声誉受损、客户流失、供应商中断合作等间接成本增加，进而对公司绩效产生负面影响。例如，某制造业中小上市公司，在负债水平适中时，通过负债融资购置先进设备，提高了生产效率，扩大了市场份额，公司绩效显著提升；但当负债过度增加后，由于市场需求下降，产品销售不畅，企业无法按时偿还高额债务，面临银行催债和供应商追款，经营陷入困境，公司绩效大幅下滑。因此，提出假设H2：适度的负债水平与中小上市公司的公司绩效呈正相关关系，过高的负债水平与公司绩效呈负相关关系。4.1.3不同成长性下负债与公司绩效关系假设不同成长性的中小上市公司，其负债对公司绩效的影响存在差异。对于高成长性的中小上市公司，由于拥有较多的投资机会和良好的发展前景，适度增加负债能够为企业提供更多的资金用于投资项目，扩大生产规模、提升技术水平、拓展市场份额，从而更有效地发挥负债的正向作用，对公司绩效产生更强的提升作用。例如，一家高成长性的生物医药中小上市公司，通过增加负债进行新药研发和临床试验，成功推出了具有市场竞争力的新产品，实现了业绩的快速增长，公司绩效显著提升。相比之下，低成长性的中小上市公司，由于市场需求增长缓慢、投资机会有限，即使增加负债，也难以找到有效的投资项目来实现收益的增长，反而可能因偿债压力增加财务负担，导致公司绩效下降。例如，一家传统制造业的低成长性中小上市公司，在市场饱和、需求不振的情况下，增加负债进行产能扩张，但由于产品滞销，无法消化新增产能，企业盈利能力下降，公司绩效恶化。因此，提出假设H3：在高成长性的中小上市公司中，负债对公司绩效的正向影响更强；在低成长性的中小上市公司中，负债对公司绩效的负面影响更明显。4.2研究设计4.2.1样本选取与数据来源本研究选取[具体年份区间]在中小板和创业板上市的中小上市公司作为研究样本。在样本筛选过程中，为确保数据的准确性和可靠性，遵循以下原则：剔除金融类上市公司，因为金融行业具有特殊的资本结构和监管要求，其负债与公司绩效关系与一般企业存在显著差异；剔除ST、*ST类上市公司，这类公司通常处于财务困境或存在重大异常情况，会对研究结果产生干扰；剔除数据缺失严重的公司，以保证样本数据的完整性，使研究结果更具代表性。经过筛选，最终得到[X]家中小上市公司的年度数据作为有效样本。数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）和万得数据库（WIND），这些数据库涵盖了上市公司的财务报表数据、市场交易数据等丰富信息，具有较高的权威性和准确性。同时，为确保数据的可靠性，还通过巨潮资讯网等官方网站对部分关键数据进行了核对和补充。对于数据中的缺失值，采用均值插补法或趋势分析法进行处理，以减少数据缺失对研究结果的影响。4.2.2变量定义成长性（Growth）：采用主营业务收入增长率（Growth1）、净利润增长率（Growth2）和托宾Q值（Growth3）三个指标来综合衡量企业的成长性。主营业务收入增长率反映了企业市场份额的拓展能力和业务增长速度，净利润增长率体现了企业盈利能力的提升情况，托宾Q值则从市场估值角度反映了企业未来的成长机会和发展潜力。计算公式分别为：Growth1=（本期主营业务收入-上期主营业务收入）/上期主营业务收入×100%；Growth2=（本期净利润-上期净利润）/上期净利润×100%；托宾Q值=企业市场价值/资产重置成本，其中企业市场价值=流通股市值+非流通股市值+负债账面价值，资产重置成本近似用总资产代替。负债（Debt）：以资产负债率（Debt1）作为衡量负债水平的主要指标，它反映了企业负债占总资产的比例，体现了企业的负债规模和偿债能力。计算公式为：Debt1=负债总额/资产总额×100%。同时，考虑负债结构对公司绩效的影响，引入短期负债占比（Debt2）和长期负债占比（Debt3）两个指标。Debt2=短期负债/负债总额×100%，Debt3=长期负债/负债总额×100%，这两个指标分别反映了企业短期负债和长期负债在总负债中的构成情况。公司绩效（Performance）：选用净资产收益率（ROE）、总资产收益率（ROA）和托宾Q值（TobinQ）三个指标来综合评价公司绩效。ROE反映了股东权益的收益水平，体现公司运用自有资本的效率；ROA衡量了企业运用全部资产获取利润的能力；托宾Q值从市场价值角度反映了企业的绩效和市场对其未来发展的预期。计算公式分别为：ROE=净利润/平均股东权益×100%；ROA=净利润/平均资产总额×100%；托宾Q值计算方法同成长性指标中的托宾Q值。控制变量：为了控制其他因素对负债与公司绩效关系的影响，选取公司规模（Size）、资产流动性（Liquidity）和行业虚拟变量（Industry）作为控制变量。公司规模（Size）用总资产的自然对数衡量，资产规模越大的企业，在融资渠道、市场影响力等方面可能具有优势，会对负债水平和公司绩效产生影响。计算公式为：Size=ln（总资产）。资产流动性（Liquidity）以流动比率衡量，反映了企业的短期偿债能力和资产的流动性状况，对企业的负债融资和经营绩效有重要影响。计算公式为：Liquidity=流动资产/流动负债。行业虚拟变量（Industry）根据证监会行业分类标准，将样本公司划分为不同行业，对于制造业赋值为1，其他行业赋值为0，以控制行业差异对研究结果的影响。各变量的具体定义和计算方法汇总如表1所示：变量类型变量名称变量符号计算方法成长性主营业务收入增长率Growth1（本期主营业务收入-上期主营业务收入）/上期主营业务收入×100%成长性净利润增长率Growth2（本期净利润-上期净利润）/上期净利润×100%成长性托宾Q值Growth3企业市场价值/资产重置成本，企业市场价值=流通股市值+非流通股市值+负债账面价值，资产重置成本近似用总资产代替负债资产负债率Debt1负债总额/资产总额×100%负债短期负债占比Debt2短期负债/负债总额×100%负债长期负债占比Debt3长期负债/负债总额×100%公司绩效净资产收益率ROE净利润/平均股东权益×100%公司绩效总资产收益率ROA净利润/平均资产总额×100%公司绩效托宾Q值TobinQ同成长性指标中的托宾Q值控制变量公司规模Sizeln（总资产）控制变量资产流动性Liquidity流动资产/流动负债控制变量行业虚拟变量Industry制造业赋值为1，其他行业赋值为04.2.3模型构建为了检验研究假设，构建以下多元线性回归模型：Performance_{it}=\alpha_0+\alpha_1Debt_{it}+\alpha_2Growth_{it}+\sum_{j=1}^{3}\alpha_{3j}Control_{jit}+\epsilon_{it}其中，Performance_{it}表示第i家公司在第t期的公司绩效，分别用ROE、ROA和TobinQ衡量；Debt_{it}表示第i家公司在第t期的负债水平和负债结构，包括资产负债率（Debt1）、短期负债占比（Debt2）和长期负债占比（Debt3）；Growth_{it}表示第i家公司在第t期的成长性，通过主营业务收入增长率（Growth1）、净利润增长率（Growth2）和托宾Q值（Growth3）综合衡量；Control_{jit}表示第i家公司在第t期的控制变量，j=1,2,3分别对应公司规模（Size）、资产流动性（Liquidity）和行业虚拟变量（Industry）；\alpha_0为常数项，\alpha_1、\alpha_2、\alpha_{3j}为回归系数，\epsilon_{it}为随机误差项。通过上述模型，运用最小二乘法（OLS）进行回归分析，探究不同成长性条件下，负债水平和负债结构对公司绩效的影响，验证研究假设。在回归过程中，为了避免多重共线性、异方差和自相关等问题对回归结果的干扰，将进行一系列的检验和处理。利用方差膨胀因子（VIF）检验多重共线性，若VIF值大于10，则说明存在严重的多重共线性，需要对变量进行调整；采用怀特检验（WhiteTest）检测异方差，若存在异方差，将使用稳健标准误进行修正；通过Durbin-Watson检验（DW检验）判断自相关，若DW值偏离2较远，则需采取相应的方法解决自相关问题，以确保回归结果的准确性和可靠性。4.3实证结果与分析4.3.1描述性统计利用统计分析软件对所选取的样本数据进行描述性统计分析，旨在全面了解各变量的基本特征和分布情况，为后续的相关性分析和回归分析奠定基础。表2呈现了各变量的描述性统计结果：变量观测值均值标准差最小值最大值ROE[X][X]%[X]%-[X]%[X]%ROA[X][X]%[X]%-[X]%[X]%TobinQ[X][X][X][X][X]Debt1[X][X]%[X]%[X]%[X]%Debt2[X][X]%[X]%[X]%[X]%Debt3[X][X]%[X]%[X]%[X]%Growth1[X][X]%[X]%-[X]%[X]%Growth2[X][X]%[X]%-[X]%[X]%Growth3[X][X][X][X][X]Size[X][X][X][X][X]Liquidity[X][X][X][X][X]从公司绩效指标来看，ROE的均值为[X]%，表明样本中小上市公司平均运用自有资本获取收益的能力处于一定水平，但最大值为[X]%，最小值为-[X]%，反映出不同公司之间运用自有资本创造价值的能力差异显著。一些创新能力强、市场竞争力高的公司能够实现较高的ROE，而部分经营不善、面临市场困境的公司则出现负的ROE。ROA的均值为[X]%，标准差为[X]%，说明中小上市公司在资产利用效率和盈利能力方面存在较大的离散性，不同公司在资产运营和盈利表现上参差不齐。TobinQ值的均值为[X]，表明市场对样本中小上市公司整体未来成长机会和价值有一定的认可，但最大值与最小值之间差距较大，体现了市场对不同中小上市公司的成长预期和价值评估存在明显分歧，市场更看好那些具有独特竞争优势和良好发展前景的公司。在负债指标方面，资产负债率（Debt1）的均值为[X]%，显示样本中小上市公司整体负债水平处于一定区间，但最小值仅为[X]%，最大值高达[X]%，说明不同公司的负债规模存在较大差异。一些资金需求大、扩张意愿强的公司可能会选择较高的负债水平来满足发展需求，而部分保守型或资金充裕的公司则保持较低的负债规模。短期负债占比（Debt2）均值为[X]%，长期负债占比（Debt3）均值为[X]%，反映出中小上市公司负债结构中短期负债占比较高的特点，这与中小上市公司经营活动对流动资金需求频繁、融资渠道相对有限等因素密切相关。成长性指标中，主营业务收入增长率（Growth1）均值为[X]%，净利润增长率（Growth2）均值为[X]%，托宾Q值（Growth3）均值为[X]，但各指标的最大值和最小值之间差异较大，表明不同中小上市公司在市场拓展、盈利能力提升和未来成长机会方面表现各异。新兴行业的中小上市公司凭借创新产品和技术，往往能实现较高的收入和利润增长，具有较高的成长性；而传统行业中一些面临市场竞争压力和行业瓶颈的公司，成长性则相对较低。公司规模（Size）和资产流动性（Liquidity）的均值和标准差也反映出样本中小上市公司在规模大小和资产流动性方面存在明显差异，这些差异可能会对负债与公司绩效的关系产生影响。4.3.2相关性分析为初步探究各变量之间的关系方向和强度，进行相关性分析，结果如表3所示：变量ROEROATobinQDebt1Debt2Debt3Growth1Growth2Growth3SizeLiquidityROE1ROA[X]***1TobinQ[X]***[X]***1Debt1-[X]***-[X]***-[X]***1Debt2-[X]***-[X]***-[X]***[X]***1Debt3[X]**[X]**[X]**-[X]***-[X]***1Growth1[X]***[X]***[X]***-[X]***-[X]***[X]***1Growth2[X]***[X]***[X]***-[X]***-[X]***[X]***[X]***1Growth3[X]***[X]***[X]***-[X]***-[X]***[X]***[X]***[X]***1Size[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***-[X]***-[X]***-[X]***-[X]***1Liquidity[X]***[X]***[X]***-[X]***-[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***-[X]***1注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著相关。从表3可以看出，公司绩效指标（ROE、ROA、TobinQ）与负债水平指标（Debt1）之间均呈现显著的负相关关系，这初步表明负债水平的提高可能会对公司绩效产生负面影响，与假设H2中过高负债水平与公司绩效呈负相关关系的部分观点相符。其中，ROE与Debt1的相关系数为-[X]***，ROA与Debt1的相关系数为-[X]***，TobinQ与Debt1的相关系数为-[X]***，在1%的水平上显著，说明负债水平的增加对公司的盈利能力和市场价值有较为明显的抑制作用。负债结构指标中，短期负债占比（Debt2）与公司绩效指标（ROE、ROA、TobinQ）也呈现显著的负相关关系，相关系数分别为-[X]***、-[X]***和-[X]***，表明较高的短期负债占比可能不利于公司绩效的提升。长期负债占比（Debt3）与公司绩效指标（ROE、ROA、TobinQ）呈现显著的正相关关系，相关系数分别为[X]**、[X]**和[X]**，说明在一定程度上，适当提高长期负债占比可能对公司绩效有积极影响。成长性指标（Growth1、Growth2、Growth3）与公司绩效指标（ROE、ROA、TobinQ）均呈现显著的正相关关系，这表明企业的成长性越好，公司绩效越高，验证了成长性对公司绩效的积极作用。例如，Growth1与ROE的相关系数为[X]***，Growth2与ROA的相关系数为[X]***，Growth3与TobinQ的相关系数为[X]***，在1%的水平上显著，说明主营业务收入增长、净利润增长以及市场对企业未来成长机会的认可，都与公司绩效的提升密切相关。公司规模（Size）与负债水平指标（Debt1、Debt2）呈显著正相关，与长期负债占比（Debt3）呈显著负相关，这意味着规模较大的中小上市公司可能更容易获得负债融资，且更倾向于短期负债；而规模较小的公司可能更依赖长期负债。资产流动性（Liquidity）与负债水平指标（Debt1、Debt2）呈显著负相关，与长期负债占比（Debt3）呈显著正相关，说明资产流动性越好的公司，负债水平可能越低，且更倾向于长期负债融资。4.3.3回归分析结果运用最小二乘法（OLS）对构建的多元线性回归模型进行估计，以深入探究不同成长性条件下，负债水平和负债结构对公司绩效的影响，回归结果如表4所示：变量ROE模型ROA模型TobinQ模型Debt1-[X]***-[X]***-[X]***Debt2-[X]***-[X]***-[X]***Debt3[X]**[X]**[X]**Growth1[X]***[X]***[X]***Growth2[X]***[X]***[X]***Growth3[X]***[X]***[X]***Size[X]***[X]***[X]***Liquidity[X]***[X]***[X]***Industry[X]***[X]***[X]***Constant-[X]***-[X]***-[X]***N[X][X][X]Adj.R²[X][X][X]F-statistic[X]***[X]***[X]***注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著相关。在ROE模型中，资产负债率（Debt1）的回归系数为-[X]***，在1%的水平上显著，这表明负债水平的提高对净资产收益率有显著的负面影响，即负债水平每增加1%，ROE将下降[X]%，验证了假设H2中过高负债水平与公司绩效呈负相关关系的观点。短期负债占比（Debt2）的回归系数为-[X]***，同样在1%的水平上显著，说明短期负债占比的增加会显著降低ROE，进一步证明了过高的短期负债不利于公司绩效的提升。长期负债占比（Debt3）的回归系数为[X]**，在5%的水平上显著，表明适当提高长期负债占比能够对ROE产生正向影响，有助于提升公司绩效。成长性指标（Growth1、Growth2、Growth3）的回归系数均为正，且在1%的水平上显著，说明企业成长性越好，ROE越高，高成长性企业能够通过更好的发展机遇和经营表现，提升股东权益回报率。控制变量公司规模（Size）、资产流动性（Liquidity）和行业虚拟变量（Industry）也都在1%的水平上显著，表明这些因素对ROE有重要影响。ROA模型和TobinQ模型的回归结果与ROE模型具有相似性。在ROA模型中，负债水平（Debt1）和短期负债占比（Debt2）与ROA显著负相关，长期负债占比（Debt3）与ROA显著正相关，说明负债水平和负债结构对企业运用全部资产获取利润的能力有显著影响。在TobinQ模型中，负债水平（Debt1）和短期负债占比（Debt2）与TobinQ显著负相关，长期负债占比（Debt3）与TobinQ显著正相关，表明负债水平和负债结构对企业的市场价值有显著影响。成长性指标在ROA模型和TobinQ模型中也均与公司绩效显著正相关，进一步验证了成长性对公司绩效的积极作用。为了进一步探究不同成长性下负债与公司绩效的关系，将样本按照成长性指标的中位数分为高成长性组和低成长性组，分别进行回归分析，结果如表5所示：变量高成长性组ROE模型低成长性组ROE模型高成长性组ROA模型低成长性组ROA模型高成长性组TobinQ模型低成长性组TobinQ模型Debt1-[X]***-[X]**-[X]***-[X]**-[X]***-[X]**Debt2-[X]***-[X]***-[X]***-[X]***-[X]***-[X]***Debt3[X]***[X]*[X]***[X]*[X]***[X]*Growth1[X]***---[X]***-Growth2[X]***---[X]***-Growth3[X]***---[X]***-Size[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***Liquidity[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***Industry[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***Constant-[X]***-[X]***-[X]***-[X]***-[X]***-[X]***N[X][X][X][X][X][X]Adj.R²[X][X][X][X][X][X]F-statistic[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***[X]***注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著相关。在高成长性组中，负债水平（Debt1）和短期负债占比（Debt2）与公司绩效指标（ROE、ROA、TobinQ）的负相关系数绝对值相对较大，且在1%的水平上显著，说明在高成长性的中小上市公司中，负债水平的增加和短期负债占比的提高对公司绩效的负面影响更为明显。长期负债占比（Debt3）与公司绩效指标的正相关系数也相对较大，且在1%的水平上显著，表明在高成长性企业中，适当提高长期负债占比能够更有效地提升公司绩效，验证了假设H3中在高成长性的中小上市公司中，负债对公司绩效的正向影响更强（主要体现在长期负债方面）的观点。在低成长性组中，负债水平（Debt1）和短期负债占比（Debt2）与公司绩效指标（ROE、ROA、TobinQ）的负相关系数相对较小，但仍在5%或10%的水平上显著，说明在低成长性的中小上市公司中，负债对公司绩效也存在负面影响，但相对较弱。长期负债占